在数据的应用统计分析中，曾获得过这样的需求反馈：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问频率，时长，访问页面等），还希望能知道具体是哪些人符合这些条件，查看这些人的数据，导出用户名单，针对性的发送通知消息，甚至查看某些人在使用应用的操作行为：
用户分群，就是用来满足这类需求的工具，它能帮助你实现用户增长，能够帮您探究产品指标数字背后的原因。
用户分群的用途
用户分群对于网络营销环境最大的改变，在于打破数据孤岛并真实了解用户。分析某个指标数字背后的用户，具备哪些特征——他们的人群属性、他们的行为特点，更重要的作用是发现产品问题的背后的原因，并从中发现产品有效改进提升的机会或方向。
用户分群的“画像”
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。
用户分群的“画像”，其焦点工作就是为用户群打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户分群的所有标签综合来看，就可以勾勒出该用户群的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户群画像时，通常会涉及到以下几个方面：
用户特点分析
——分析用户的性别 年龄 自定义属性 兴趣标签
用户的使用环境分析
——分析用户的地域、渠道（来源）、应用版本、设备、浏览器等
用户的使用时间
——用户的首次访问时间、最后访问事件、周活跃天数、最近30天访问次数等
……
用户分群划分为5个不同的复杂阶段：（以给用户发邮件为例）
第一阶段：不分群
例如：群发邮件，群发短信等。
第二阶段：根据用户基本信息进行分群
已经从用户在网站注册或者购买等渠道得到了一些基本信息，如用户的性别、年龄、地域等资料，利用这些基本信息来制定邮件内容策略，也能带来不错的成效。
第二阶段：根据用户画像进行分群
这个阶段变得有些复杂，原因需要数据支撑来勾勒出用户画像，以此为指导作出精准的策略，包括提供的邮件内容，提供的时间，提供的频率等。
第三阶段：根据用户行为进行分群
基于用户在接触产品时的行为进行细分。
比如零售商Hotel Chocolat是根据注册渠道来细分订阅者，它建立了一个相对大的邮件清单，包括从他们网站上和实体店里注册的用户，然后给这两组用户发不同的邮件，结果：①从邮件得到的收入增长了20%；②总体网站收入增长12%；③平均订单额增长22%。
第四阶段：预测建模
预测建模即尝试去猜测用户下一步想要知道什么，正因如此，它对如何将复杂的购买过程变为营销自动化，是十分有帮助的。即使你的市场营销规模没有那么庞大，你也是需要知道预测模型的存在的。
文章来源：莲子数据
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